第一梯队：顶尖AI学府，申请难度极高!

　　CMU人工智能硕士申请要求：

　　GPA 3.7+，建议修读《微分博弈与强化学习》等高阶课程

　　GRE Quant 168+，托福 105+(口语 26+)

　　需提交 LeetCode 刷题记录(建议 200 + 题，Medium 难度占比 60%)

　　申请难度：MSCS 录取率仅 5%，MSc in Machine Learning 录取率不足 10%

　　MIT人工智能硕士申请要求：

　　GPA 3.8+，建议参与 Kaggle 竞赛(全球前 10%)或顶会论文发表

　　托福 110+，接受 GRE 但非强制(2025 年工程学院恢复 GRE 要求)

　　申请难度：AI 方向录取率约 7%，偏好有独立科研课题(如 3D 重建算法优化)的申请者

　　斯坦福人工智能硕士申请要求：

　　GPA 3.7+，非 CS 背景需补修《机器学习基石》等课程

　　托福 90+(单项 22+)，无需 GRE 但建议提交科研成果(如 PyTorch 开源贡献)

　　申请难度：AI 方向录取率约 8%，70% 录取者有顶级实验室(如 SAIL)实习经历

　　第二梯队：优秀名校，申请难度较高

　　佐治亚理工学院人工智能硕士申请要求：

　　GPA 3.5+，需完成 1-2 门先修课程(如 C++/Java)

　　GRE 320+，托福 100+(单项 24+)

　　申请难度：AI 方向录取率约 15%，偏好有算法竞赛(如 ACM)或大厂实习经历者

　　西雅图华盛顿大学人工智能硕士申请要求：

　　GPA 3.6+，建议选修《高级算法设计》

　　GRE 318+，托福 100+(口语 28 + 需额外 TSE 考试)

　　申请难度：AI 方向录取率约 18%，州外及国际生竞争激烈(录取率仅 3.5%)

　　第三梯队：性价比高，申请难度适中

　　UCSD人工智能硕士申请要求：

　　GPA 3.3+，接受转专业但需补修《数据结构》《概率论》

　　GRE 310+，托福 85+(单项 21+)

　　申请难度：AI 方向录取率约 25%，90% 毕业生 6 个月内就业(平均年薪 12-18 万美元)

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